論文基于多agent系統(tǒng)的變電站智能培訓(xùn)系統(tǒng)-資料下載頁
2025-07-13 18:34本頁面
【導(dǎo)讀】在以往的培訓(xùn)，不論是利用實(shí)物仿真還。是全數(shù)字仿真，主導(dǎo)培訓(xùn)過程的教練員都必不可少。培訓(xùn)規(guī)模越大、人次越多，耗費(fèi)在教練上的人力也越大。擁有心智模型的Agent[1,2]具有自治性、反應(yīng)性、社交能力、推理能力、規(guī)劃能力和自發(fā)行為能力，可以代替教。同時在多個變電站協(xié)同仿真培訓(xùn)中，受訓(xùn)人員、各變電站Agent都是智能主體，可以用多Agent. 電力系統(tǒng)運(yùn)行安全安全可靠性的重要因素之一。新、需要適當(dāng)?shù)呐嘤?xùn)中介物。備的外部表現(xiàn)和內(nèi)在機(jī)理分開設(shè)計。的內(nèi)在邏輯由不同的功能模塊模擬。定虛擬場景中設(shè)備行為的規(guī)律。能模塊實(shí)現(xiàn)自己的目標(biāo)。實(shí)技術(shù)的相關(guān)知識。智能培訓(xùn)過程；第二部分闡述Agent的內(nèi)部結(jié)構(gòu)；訂初始培訓(xùn)方案。于多細(xì)節(jié)，如需查找的故障點(diǎn)多、攜帶的工具多；加隨意動作可能帶來的危險性）。員應(yīng)完成的任務(wù)?，F(xiàn)場布置包括確定運(yùn)行方式，對其信任增加一些。值班事件記錄為準(zhǔn)。產(chǎn)生便成了設(shè)計Agent的重心。
【正文】 的在線 Agent，也可以采取廣播方式，廣播可以作為點(diǎn)對點(diǎn)通信的特例。 本設(shè)計中采用 KQML 作為 Agent 間的通信語言。一條普通的 KQML 消息可能如圖 7 所示。 圖 6 多 Agent 的協(xié)商策略 S1 S2 S3 S4 S5 ＋請求 S6 －推辭 －同意 ＋威脅 － 拒絕 －接受 ＋勸說 ＋撤消 （ tell ： sender Agent001 ： receiver Agent002 ： language KIF ： ontology AdmittanceMatrix 該消息中各部分含義如下。 tell 是執(zhí)行原語，明確指出了本個言語行為“表達(dá)意圖”的力度。sender 和 receiver 為通信層，表明通信雙方的身份。 language 和 ontology 為消息層，說明本次通信所使用的具體語言和本體論。本條消息中 KIF是一種基于謂詞邏輯，經(jīng)過擴(kuò)充的前綴型 一階謂詞語言。自定義的本體論 AdmittanceMatrix（導(dǎo)納矩陣）規(guī)定了在通信中涉及的導(dǎo)納矩陣的概念和應(yīng)用。 content 為內(nèi)容層，是消息所含的真實(shí)內(nèi)容。本次消息的內(nèi)容是 p6 點(diǎn)的導(dǎo)納矩陣是多大。 對每一條擴(kuò)充原語，都必須進(jìn)行詳細(xì)的語法和語意說明。圖 8 是 Threaten 原語的示意說明，而用 Java 語言實(shí)現(xiàn)它還需要進(jìn)行大量的工作。圖的上半部分描述的是原語及參數(shù)，下半部分描述的是原語的語義，部分內(nèi)容采用謂詞邏輯來描述。其中 Pre()為預(yù)備條件，是一個言語行為成功執(zhí)行所需要滿足的前提條件。本原語中 A的前件是 ： A想要 B 做 X2； A知道 A能做 X1； A知道B 也知道 A能做 X1。 B 的前件是 B 不想做 X2；B 知道 A能做 X1。 Post()為后件，是言語行為的主體。本原語中 A 的意圖是想讓 B 明白如果 B不做 X2， A就做 X1；而 B 知道 A有這種意圖。Completion 描述原語完成的條件。本原語中完成的條件是 B 知道了 S，即如果 B 不做 X2， A 就做 X1。 由于本設(shè)計中 Agent 通信涉及導(dǎo)納矩陣和變電站操作兩方面的內(nèi)容，因此進(jìn)行了這兩種本體論設(shè)計，以描述這兩種世界中對象的概念、格式和相互關(guān)系等。 本設(shè)計中 Agent 通信模塊內(nèi)含兩部分功能：消息 包處理和消息包識別。消息包處理模塊主要KQML 消息包的打包、解析與轉(zhuǎn)換，消息包識別模塊主要作用是識別從網(wǎng)絡(luò)接收的各個消息包是屬于與哪個 Agent 進(jìn)行會話的消息包，并轉(zhuǎn)發(fā)給信念集通信模塊中與該 Agent 進(jìn)行對話的部分。將通信規(guī)則和通信模塊相結(jié)合就可產(chǎn)生相應(yīng)的言語動作。 5 小結(jié) 本文對基于多 Agent 系統(tǒng)的變電站虛擬仿真培訓(xùn)系統(tǒng)的主體部分進(jìn)行了設(shè)計，主要做了如下工作： （ 1）設(shè)計了智能培訓(xùn)過程。 （ 2）設(shè)計了基于 BDI 模型的 Agent 的結(jié)構(gòu)體系，將 Agent 的心智狀態(tài)和培訓(xùn)過程有機(jī)結(jié)合起來。 （ 3）確定了多 Agent 系統(tǒng)的協(xié)商策略和通信方式。根據(jù)需要對 KQML 的執(zhí)行原語、本體論進(jìn)行了擴(kuò)充。 參考文獻(xiàn)： 圖 7 一條 KQML 消息示例 (Threaten ： sender word ： receiver word ： replywith word ： inreplyto word ： language word ： ontology word ： content expression) Threaten (A,B,X1,X2) 1. A 通知 B 如果 B 不做 X2， A 就做 X1。 2. Inform(A,B,S) 其中 S 指 If ﹁ Do(B,X2) Then Do(A,X1) 3. Pre(A): Want(A,Do(B,X2)) ∧ Know(A,Can(Do(A,X1))) ∧Know(A,Know (B,Can(Do(A,X1)))) Pre(B):﹁ Want (B, Do(B,X2))∧ Know(B,Can(Do(A,X1))) 4. Post(A):Intend(A,Know(B,S)) Post(B):Know(B,Want(A, Know(B,S)) 5. Completion:Know(B,S) 6. Threaten (A,B,X1,X2)用于 A 說服 B 做 X2 圖 8 Threaten 原語的語法及語意說明 [1]王文杰 ,葉世偉 . 人工智能原理及應(yīng)用 [M]. 北京：人民郵電出版社 , 20xx .3 [2]蔡自興 ,徐光佑 . 人工智能及其應(yīng)用（第三版）[M]. 清華大學(xué)出版社 , 20xx .8 [3]曾芬芳 . 虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù) . 上海：上海交通大學(xué)出版社， 1997 .6 [4]劉浩 ,戴居風(fēng) . 虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)及其應(yīng)用研究 [J]. 微計算機(jī)信息， 20xx, 21(1):200201 [5]張志鵬 ,勞奇成 . 虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)的概況及應(yīng)用[J]. 精密制造與自動化， 20xx, 3:3840
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